multi-agent在复杂产品协同开发过程中的应用

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1、武汉理t大学硕士学{奇论文以往的研究主要是从制造理念和管理模式上进行探讨，缺乏底层的支持，导致先进的制造理念受到制约而无法实现，产品的设计周期，制造周期过长，导致产品的开发时间过长，不能及时的满足市场需求；同时产品开发过程中的资源，特别是柔性资源不能得到充分的利用，导致产品的生产成本过高，资源浪费大。现代市场要求我们要面向网络化、智能化、敏捷化、以达到产品开发过程中的最优化。通过运用分布式Multi—Agent系统和分钿对象技术，开展智能体单元理论，多智能体应用与关键技术研究，重点研究智能制造单元建模、动态重构、网络化协作与制造集

2、成等问题，探讨智能制造单元的组织机制，协作机制和协调控制管理机制。本文拟从制造系统的资源出发，研究面向复杂产品开发过程中的资源的智能调度问题．通过资源集成构建制造资源的单智能体，多智能体；以集成化、规划化、智能化为核心提出智能制造单元的资源结构模型和网络化集成框架。在多智能体理论和分布对象技术的支持下，这种资源构架具有结构上的柔性，组织与运行管理上的可重构性，对环境的适应性，以及个体行为的智能性和整体行为的协同性等特点。通过智能体单元理论，多智能体应用与关键技术研究，重点研究智能制造单元建模、动态重构、网络化协作与制造集成等问题，

3、探讨智能制造单元的组织机制，协作机制和协调控制管理机制。1．2国内外相关研究综述近年来，国内外对产品开发的研究热点集中在并行工程、协同设计、产品开发过程建模、产品开发过程重组等。并行工程是在于产品设计一旦开始，就考虑到产品整个生命周期中的质量、成本、进度计划和用户需求等所有因素。其重点是产品开发过程在一个企业或相同企业群内部的纵向集成，强调多功能团队的协作和设计人员间的数据交换，重视产品开发过程的重组和优化，其实质是基于并行处理的协同工作。目前许多学者对并行工程和并行产品开发进行了大量的研究，主要涉及并行工程产品丌发过程建模、并行

4、产品开发过程管理、产品数据管理等方面。对于产品开发过程模型的研究，较为著名的有基于IDEF(IntegratedComputerAidedManufacturingDefinition)的过程建模方法、基于Petra网的过程建模方法工作流方法和基于集成多视图的产品丌发过程建模等。产品丌发过程模型不仅仅要反映过程结构信息的传递，而且要反映人力资源等在过程中的分配。在资源优化调度算法与模型研究方面，目前国内外学者提出了多种资源配胃分析方法和模型：美国波士顿咨询公司于1960年提出的一种投资组合分析方法；美2武汉理T大学硕士学位论文国通

5、用公司提出的通用矩阵分析方法；美国学者霍佛提出的产品／市场演变矩阵；SWOT分析；波特提出的行业五种竞争力量模型和价值链分析方法；以及近年流行的MRPII、ERP等。虽然国内外一些学者对柔性资源的有效使用进行了研究，但是大部分集中在制造业的车间调度上。目前随着人工智能技术的发展，特别是分布式人工智能的深入研究，提出了基于多智能技术的合作求解方法，它通过在一系列具有各自目标和自治行为能力的智能单元之间进行协商与合作来解决问题。此外，由日美等发达国家发起的IMS(智能制造系统)计划中，HellenicManufacturingSyst

6、em(HMS，全能制造系统)也是比较有影响的一种方法。它偏重于利用人工智能技术研究新的未来灵活制造模式。在此基础上发展了多智能体技术，它具有自主性、分布性、协调性，并具有自组织能力、学习能力和推理能力。采用多智能体系统解决实际应用问题，具有很强的可靠性，具有较高的问题求解效率。多智能体技术打破了目前知识工程领域的一个限制，即仅使用一个专家，因而可完成大的复杂系统的作业任务。多智能体技术在表达实际系统时，通过各智能体间的通讯、合作、互解、协调、调度、管理及控制来表达系统的结构，功能及行为特性。由于在同一个多智能体系统中各智能体可以异

7、构，因此多智能体技术对于复杂系统具有无可比拟的表达力，它为各种实际系统提供了一种统一的模型，从而为各种实际系统的研究提供了一种统一的框架，其应用领域十分广阔，具有潜在的巨大市场。多智能体技术的应用领域不断扩大，现己面向社会领域的各个方面。多智能体技术的研究刚刚起步，还有许多理论与实际问题有待于深入研究。现在对于资源多智能体在产品开发过程中的应用比较少。面对复杂产品协同开发的研究缺少从资源调度的角度优化开发过程，尤其是缺乏柔性资源对提高产品协同开发绩效的作用机理的研究。在复杂产品开发过程中资源总数的有限性，使得资源冲突随时可能发生在

8、同一个或不同的产品开发活动之间。因此，必须从系统的角度对产品开发过程中的资源调度问题进行探讨，并借助人工智能、启发式算法、计算机仿真等技术与方法来解决调度问题。1．3研究内容和研究方法本文拟从系统的资源出发，研究面向复杂产品开发过程中的资源的智能调